Ինչպես են հաշվարկվում MAP և MRR մետրիկաները դասավորության խնդիրներում։

MAP (Միջին Միջին Ակնհայտություն) և MRR (Միջին հակադարձ դասարան) մետրիկներ են դասակարգման խնդիրներում, որոնք գնահատում են, թե որքան լավ է մոդելը դասավորում համապատասխան տարրերը:

• MAP բոլոր հարցումների համար միջին միջին ճշգրտությունն է: Միջին ճշգրտությունը մեկ հարցման համար այն ճշգրտության միջին արժեքն է, որտեղ հանդիպում են համապատասխան փաստաթղթերը:

Հաշվարկի ձևաչափը մեկ հարցման համար՝

[ AP = \frac{1}{R} \sum_{k=1}^N P(k) \times rel(k) ]

որտեղ՝

• (N) վերադարձված փաստաթղթերի քանակն է,
• (R) համապատասխան փաստաթղթերի քանակն է,
• (P(k)) ճշգրտությունն է դիրքում (k),
• (rel(k)) ցուցանիշն է փաստաթղթի համապատասխանության մասին դիրքում (k) (1 եթե համապատասխան է, 0 եթե ոչ):

MAP-ը միջին արժեքն է բոլոր հարցումների համար:

• MRR-ն առաջին համապատասխան փաստաթղթի հակադարձ դասարանի միջին արժեքն է բոլոր հարցումների համար:

Հաշվարկի ձևաչափը՝

[ RR = \frac{1}{rank} ]

որտեղ՝

• (rank) առաջին համապատասխան փաստաթղթի դիրքն է ցանկում:

MRR-ը միջին արժեքն է բոլոր հարցումների RR-ի:

Օրինակ՝ եռան հարցման դեպքում, երբ առաջին համապատասխան փաստաթղթերը գտնվում են դիրքերում 1, 3 և 2, ապա՝

[ MRR = \frac{1}{3} \left(1 + \frac{1}{3} + \frac{1}{2}\right) = 0.611 ]